Método Runge-Kutta em Python e MATLAB

Explore o Método Runge-Kutta (RK4) para encontrar soluções numéricas para equações diferenciais ordinárias (EDEs). Usando o MATLAB e o Python, mostraremos como implementar o RK4 desde o básico. Usaremos o modelo Lotka-Volterra (Predator-Prey) para ilustrar, aplicando o RK4 em ambas as linguagens para simular e resolver o modelo. Começaremos discutindo a teoria do Método Runge-Kutta. Compreender o básico ajudará você a ver como essa técnica nos ajuda a aproximar soluções para ODEs com precisão. Explicaremos os princípios passo a passo para construir uma base sólida e garantir uma compreensão clara

Assim que tivermos uma compreensão sólida da teoria, faremos a transição para o lado prático. Começando do zero, vamos nos aprofundar no processo de implementação do código. Vamos guiá-lo pelo processo de configuração dos ambientes MATLAB e Python, incluindo quaisquer pacotes ou bibliotecas necessários para nossas simulações numéricas

Usaremos o modelo Lotka-Volterra, também conhecido como modelo Predator-Prey, para tornar o tutorial mais interessante e identificável. Esse modelo mostra a interação entre duas espécies, uma sendo a predadora e a outra a presa. Simularemos e resolveremos o modelo usando o método de 4ª ordem de Runge-Kutta em MATLAB e Python. Então, prepare-se para embarcar em uma jornada explorando a teoria, implementação e aplicação do Método Runge-Kutta usando MATLAB e Python. Ao final deste tutorial, você terá o conhecimento e a confiança para lidar com soluções numéricas para ODEs usando RK4 em ambas as linguagens de programação. Por que esperar? Inscreva-se hoje e comece seus estudos hoje!